Bab 3. Peramalan (Forecasting)

Peramalan berhubungan dengan apa yang kita duga akan (will) terjadi di masa yang akan datang. Perencanaan berhubungan dengan apa yang kita anggap harus (should) terjadi di masa yang akan datang.

Peramalan merupakan masukan untuk semua jenis perencanaan dan pengendalian bisnis. Pemasaran menggunakan peramalan untuk merencanakan produk,promosi dan harga. Keuangan menggunakan peramalan sebagai masukan perencanaan keuangan.

Teknik peramalan dengan metode rata-rata bergerak

Dt (Permintaan pada periode t) Ft (peramalan dengan tiga periode) Kesalahan (Dt-Ft) 1 10 2 18 3 29 4 15 19,0 -4 5 30 20,7 9,3 6 12 24,7 -12,7 7 16 -3,0 8 19,3 -11,3 9 22 12,0 10,0 14 15,3 -1,3 11 14,7 0,3 27 17,0 13 18,7 11,3

Pertanyaan Berapa permintaan pada periode 15 ?

Teknik Regresi Regresi merupakan model sebab akibat, misalnya antara permintaan dengan variabel lainnya seperti usia, pendidikan, tingkat pendapatan dll. Model linier variabel tunggal y = a + bx

Koefisien determinasi ( ) menunjukkan keeratan hubungan y dan x Koefisien determinasi ( ) menunjukkan keeratan hubungan y dan x. Nilai merupakan bagian dari variasi untuk y yang menunjukkan keeratan hubungan dengan x. Sedangkan bagian sisanya menunjukkan peluang atau faktor-faktor di luar x. Semakin dekat nilai dengan 1 semakin disukai. Nilai memberi arti bahwa 80% variasi pada y diduga (predicted) atau dijelaskan oleh garis regresi dengan x.

Contoh soal Permintaan surat kabar selama 8 tahun terakhir dan hubungannya dengan populasi di suatu kota ditunjukkan pada tabel. Y merupakan permintaan surat kabar dinyatakan dalam ribuan. X merupakan jumlah penduduk dinyatakan dalam sepuluh ribuan.

Dengan menggunakan rumus, diperoleh persamaan terbaik untuk menduga permintaan surat kabar adalah

Nilai menunjukkan bahwa 97% dari variasi permintaan surat kabar dijelaskan oleh variasi jumlah penduduk, dan hanya 3% dijelaskan oleh faktor lain. Pertanyaan : Berapa permintaan surat kabar, bila jumlah penduduk 50.000 orang ?

i 1 3,0 2,0 6,0 4,0 9,0 2 3,5 2,4 8,4 5,8 12,3 3 4,1 2,8 11,5 7,8 16,8 4 4,4 13,2 19,4 5 5,0 3,2 16,0 10,2 25,0 6 5,7 3,6 20,5 13,0 32,5 7 6,4 3,8 24,3 14,4 41,0 8 7,0 28,0 49,0 Total 39,1 24,8 127,9 80,2 205,0

Jarak tempuh (ribu mil) Soal : Manajer perusahaan truk yakin bahwa permintaan ban erat hubungannya dengan jumlah mil perjalanan. Bulan Ban yang digunakan Jarak tempuh (ribu mil) 1 100 1500 2 150 2000 3 120 1700 4 80 1100 5 90 1200 6 180 2700

Hitunglah koefisien a dan b untuk garis regresi Apakah persentase variasi penggunaan ban dapat diterangkan berdasarkan jarak mil yang ditempuh ? Apa saran anda, bila kita merencanakan perjalanan 1.200.000 mil bulan depan. Berapa jumlah ban yang akan digunakan ?